控制系统性能指标

控制系统性能指标

第五章线性系统的频域分析法

一、频率特性四、稳定裕度

二、开环系统的典型环节分解

五、闭环系统的频域性能指标

和开环频率特性曲线的绘制

三、频率域稳定判据

本章主要内容：

1 控制系统的频带宽度

2 系统带宽的选择

3 确定闭环频率特性的图解方法

4 闭环系统频域指标和时域指标的转换

五、闭环系统的频域性能指标

1 控制系统的频带宽度

1 频带宽度

当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω>ωb

而频率范围（0，ωb）称为系统带宽。

根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输出将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。

2、I型和II型系统的带宽

2、系统带宽的选择

由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输出端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。

总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。

3、确定闭环频率特性的图解方法

1、尼科尔斯图线

设开环和闭环频率特性为

4、闭环系统频域指标和时域指标的转换

工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。

相角裕度γ表明系统的稳定程度，而系统的稳定程度直接影响时域指标σ%、ts。

1、系统闭环和开环频域指标的关系

系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。对于两个稳定程度相仿的系统，ωc 大的系统，ωb也大；ωc小的系统，ωb也小。

因此ωc和系统响应速度存在正比关系，ωc可用来衡量系统的响应速度。又由于闭环振荡性指标谐振Mr和开环指标相角裕度γ都能表征系统的稳定程度。

系统开环相频特性可表示为

2、开环频域指标和时域指标的关系典型二阶系统开环传递函数为

例2 已知一单位反馈系统，其开环传函为

试用奈氏判据判定系统稳定性

当K＞1时，奈氏曲线逆时针包围点（－1，j0）半圈，开环传递函数右半平面有一个极点。根据奈氏判据P=1 N=1/2,Z=P2N, 系统稳定。

当K<1时，奈氏曲线逆时针不包围点（－1，j0），但有一个极点，系统不稳定。奈氏曲线如下。

例3 某最小相角系统的开环对数幅频特性如图所示。

要求：

（1）写出系统开环传递函数；

（2）利用相位裕量判断系统稳定；

（3）将其对数幅频特性向右平移十倍频程，试讨论对系统性能的影响

解：（1）由系统开环对数幅频特性曲线可知，系统存在

两个交接频率0.1和20，故

（2）系统开环对数幅频特性为

从而解得ωc=1

系统开环对数相频特性为

数字通信系统的主要性能指标

批准人： 年月日 第二讲数字通信系统的主要性能指标 教学提要 课目数字通信系统的主要性能指标 内容一、有效性指标 二、可靠性指标 目的掌握日常的故障处理方式方法，为以后的值勤打下良好的基础。 方法集中授课，理论讲解，电化教学 时间 45分钟 要求 1.遵守课堂纪律，专心听讲，做好笔记； 2．勤于动脑，善于思考，课后做好复习。 教学进程 教学准备（5分钟）

1．清点人数，准备教学用具 2．宣布作业提要 教学实施（37分钟） 在设计及评价一个通信系统时，必然涉及通信系统的性能指标问题。通信系统的性能指标包括信息传输的有效性、可靠性、适应性、经济性、标准性及维护使用方便等等。因为通信的任务时传递信息，从信息传输角度讲，在各项实际要求中起主导的、决定作用的，主要是通信系统传输信息的有效性和可靠性。 一、有效性指标 有效性时通信系统传输信息的数量上的表征，时指给定信道和时间内传输信息的多少。数字通信系统中的有效性通常用码元速率R B、信息速率R b和频带利用率衡量。 （一）码元速率（R B) 码元速率R B也称为传码率、符号传输速率等 定义：码元速率R B是指每秒钟传输码元的数目。 单位：为波特（baud），简记为B。 虽然数字信号由二进制和多进制的区分，但码元速率与信号的进制无关，只与一个码元占有时间T b有关，R B=1/T b。 （二）信息速率（Rb）

在讨论信息速率之前，首先介绍信息量的概念。 1.信息量。图1--6给出的两个码元序列，虽然码元速率相同，但其携带的信息量是不同的。我们可以举例说明，假设有四种等概出先的离散信息“黄”“红”“绿”“蓝”要传输；如用二进制码元0，1，2，3，表示时，只要一个码元就可以表示一种颜色。显然四进制信号的一个码元有二进制信号两个码元具有的信息量。衡量各种不同消息中包含信息多少的标准称为信息量。信息量单位为比特，符号bit。关于信息量的严格定义限于篇幅，我们不作讨论，这里至给出一个特定条件下的定义：一个二进制数字信号当1，0码等概出现时，一个码元包含的信息量为1*（bit）。 一个N 进制狮子信号，各种码元等槪出现时，一个码元含有的信息量为log2N（bit）。 2.信息速率（R b）又称传信率 定义：信息速率（R b）是指每秒传输的信息量。 单位：比特/秒（bit/s），简记（b/s） 对于传输二进制数字信号， 有R b=二进制码元数目/秒， 对于传输N二进制数字信号， 有R b=R BN log2N

控制系统性能指标

本章主要内容： 1控制系统的频带宽度 2系统带宽的选择 3确定闭环频率特性的图解方法 4闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标

1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω> ωb 2。Ig ΦO)∣<20?∣ΦQ,0)∣-3 而频率范围 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输岀将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、丨型和II型系统的带宽 Φ(-0 = -―- 凶为开环系s?j?ι翌，,E 所以20 Igl Φ(J?) = 2Glg 1 / JiT応孑=20Ig-L 二阶系虬的例环传禺为， (】)(,￥,〕= — ~ Λ'+2CΓ?1S +Λ?; 1 圜为I (I I(√,3) =L ∕∣ T此∕?>3+4ζ,T?∕∕? = ?∣2 叫=叫［(1 -2√2) + √(l-2ζ*3)2+l P 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输岀端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法 b)称为系统带宽

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能得常见指标有: 1、响应时间(Respoｎse time) 响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为: (1)服务器端响应时间,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。 (２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、?(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦 客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。?那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。细分得目得就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。2?.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请 求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。吞吐量得大小由负载(如用户得数量)或行为方式来决定。举个例子,下载文件比浏览网页需要更高得网络吞吐量、?３。资源使用率(Rｅsouｒｃe utilization) 常见得资源有:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/Ｏ、网络Ｉ/O。 我们将在Anａｌysiｓ结果分析一章中详细介绍如何理解与分析这些指标。 4.点击数(Hits per seｃond) 点击数就是衡量WｅｂＳerver处理能力得一个很有用得指标。需要明确得就是:点击数不就是我们通常理解得用户鼠标点击次数,而就是按照客户端向WeｂServeｒ发起了多少次ｈttp请求计算得,一次鼠标可能触发多个ｈtｔp请求,这需要结合具体得Web系统实现来计算。 5、并发用户数(Cｏncurrenｔusｅｒs)?并发用户数用来度量服务器并发容量与同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统得并发处理能力,与吞吐量不同得就是,它大多就是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外,度量软件系统得性能指标还有系统恢复时间等,其实凡就是用户有关资源与时间得要求都可以被视作性能指标,都可以作为软件系统得度量,而性能测试就就是为了验证这些性能指标就是否被满足。 //-———－－-——－-－－-—－--－----—----—————--－—-——--－-———－－-——－－—-—－———-－—--——－—-—--－－-————----——------—－-—-—---- 软件性能得几个主要术语

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有： 1．响应时间（Response time） 响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为： （1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。 （2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。 （3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。 那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应 时间。细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。 2．吞吐量（Throughput） 吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。 3．资源使用率（Resource utilization） 常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。 我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解和分析这些指标。 4．点击数（Hits per second） 点击数是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。需要明确的是：点击数不是我们通常理解的用户鼠标点击次数，而是按照客户端向Web Server发起了多少次http请求计算的，一次鼠标可能触发多个http请求，这需要结合具体的Web系统实现来计算。5．并发用户数（Concurrent users） 并发用户数用来度量服务器并发容量和同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统的并发处理能力，和吞吐量不同的是，它大多是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外，度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等，其实凡是用户有关资源和时间的要求都可以被视作性能指标，都可以作为软件系统的度量，而性能测试就是为了验证这些性能指标是否被满足。

MA AB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 8.2系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2模型建立与转换函数 8.2.1模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；

⑤MPC传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动 和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod=ss2mod(A,B,C,D) pmod=ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod=ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A,B,C,D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0,u0,y0,f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

模拟通信系统性能指标

1.5.1 模拟通信系统性能指标 知识点归纳： 通信系统的主要性能指标 通信系统的性能指标指涉及有效性、可靠性、标准性、经济性及可维护性等，但设计或评价通信系统的主要性能指标是传输信息的有效性和可靠性。有效性主要是指消息传输的“速度”，而可靠性主要是指消息传输的“质量”。 对于模拟通信系统来说，有效性可以用消息占用的有效带宽来度量，可靠性可以用接受端输出的信噪比来度量。 对于数字通信系统来说，度量其有效性的主要性能指标是传输速率和频带利用率，可靠性主要指标是差错率。 数字系统的性能指标 有效性 有效性时通信系统传输信息的数量上的表征，时指给定信道和时间内传输信息的多少。数字通信系统中的有效性通常用码元速率RB、信息速率Rb和频带利用率衡量。 1．码元速率 码元速率RB也称为传码率、符号传输速率等定义：码元速率RB是指每秒钟传输码元的数目。单位：为波特（baud），简记为B, 例如，某系统在 2 秒内共传送 4800 个码元，则该系统的传码率为 2400B 。 虽然数字信号由二进制和多进制的区分，但码元速率与信号的进制无关，只与一个码元占有时间Tb有关，RB=1/Tb。 2 .信息速率 定义：信息速率（Rb）是指每秒传输的信息量。单位：比特/秒（bit/s），简记（b/s） 例如，若某信源在 1 秒钟内传送 1200 个符号，且每一个符号的平均信息量为 l （ bit ），则该信源的信息传输速率 =1200b/s 或 1200bps 。对于传输二进制数字信号，则Rb为二进制码元数目/秒，对于传输N二进制数字信号，有 Rb=RBlog2M 式中RB为M进制数字信号的码元速率。二进制时，码元速率与信息速率数值相等，只是单位不同。 3.频带利用率 在比较不同的数字通信系统的效率时，仅仅看他们的信息传输速率是不够的。因为即使是两个系统的

--BPSK通信系统的计算机性能分析与MATLAB仿真.

淮海工学院 课程设计报告书 课程名称：通信系统的计算机仿真设计 题目:BPSK通信系统性能分析与MATLAB仿真 系（院）： 学期： 专业班级： 姓名： 学号： 评语： 成绩： 签名： 日期：

BPSK通信系统性能分析与MATLAB仿真 1绪论 随着通信技术的发展，信号处理方面硬件设计与专业软件设计结合日趋紧密，已经有一些公司开付出专业数字信号处理软件。比较优秀的而且得到广大技术人员认可的有MATLAB。 MATLAB等优秀软件使仿真技术得到很好的应用。通过对通信过程的仿真，我们就可以在低成本的条件下检测某一个方案是否能够实现，是否有更好的方案可以代替原来的方案，这样对通信的研究就站在了一个更高的起点，使通信技术的发展日新月异，近几年手机的普及率的迅速提高就从侧面反映移动通信技术的发展。 现代移动通信系统的发展是以多种先进的通信技术为基础发展起来的。移动通信的主要基本技术包括调制技术、移动信道中颠簸的传播特性、多址方式、抗干扰技术以及组网技术。在移动通信中，数字调制解调技术是关键技术，其中数字调相信号具有数字通信的诸多优点，在数字移动通信中广泛使用它来传送各种控制信息。 1.1 研究背景与研究意义 随着通信系统复杂性不断增加,传统设计已不能适应发展的需要,通信系统的模拟仿真技术越来越受到重视,因此在设计新系统时,要对原有的系统做出修改或者进行相关研究,通常要进行建模和仿真,通过仿真结果来衡量方案的可行性,从中选择合理的系统配置和参数设置,然后进行实际应用。MATLAB 作为一种功能强大的数据分析和工程计算高级语言,已被广泛应用于现代科学技术研究和工程设计的各个领域。调制解调技术在通信系统中不可或缺，因此，基于MATLAB的调制解调模块仿真设计对通信系统的教学和科研都具有积极的意义。 1.2 课程设计的目的和任务 本次课程设计是根据“通信工程专业培养计划”要求而制定的。通信系统的计算机仿真设计课程设计是通信工程专业的学生在学完通信工程专业基础课、通信工程专业主干课及科学计算机仿真专业课后进行的综合性课程设计。其目的在于使学生在课程设计过程中能够理论联系实际，在实践中充分利用所学理论知识分析和研究设计过程中出现的各类技术问题，巩固和扩大所学知识面，为以后走向工作岗位进行设计打下一定的基础。 课程设计的任务是：（1）掌握一般通信系统设计的过程、步骤、要求、工作内容和设计方法；掌握用计算机仿真通信系统的方法。（2）建立系统模型：根据数字调制与解调原理及通信系统组成情况建立所选题目的系统模型。（3）设置参数：包括信源、抽样量化编码/译码、信道编码/译码、基带调制/解调器、各噪声产生器、信道、误码率计算器、星座图仪等参数的选择。（4）运行参数，进行系统仿真，得到误码率与信

软件性能的几个指标

1.1、响应时间 响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。 对于单机的没有并发操作的应用系统而言，人们普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标。需要指出的是，响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低，软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。对于一个游戏软件来说，响应时间小于100毫秒应该是不错的，响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受，如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。而对于编译系统来说，完整编译一个较大规模软件的源代码可能需要几十分钟甚至更长时间，但这些响应时间对于用户来说都是可以接受的。 1.2、系统响应时间和应用延迟时间

虽然软件性能指标本身只涉及软件性能的度量，但考虑到软件性能测试的主要目的是测试和改善所开发软件的性能，对于复杂的网络化的软件而言，简单地用响应时间进行度量就不一定合适了。 考虑一个普通的网站系统。开发该网站系统时，软件开发实际上只集中在服务器端，因为客户端的软件是标准的浏览器。虽然用户看到的响应时间时使用特定客户端计算机上的特定浏览器浏览该网站的响应时间，但是在讨论软件性能时更关心所开发网站软件本身的“响应时间”。也就是说，可以把用户感受到的响应时间划分为“呈现时间”和“系统响应时间”，前者是指客户端的浏览器在接收到网站数据时呈现页面所需的时间，而后者是指客户端接收到用户请求到客户端接收到服务器发来的数据所需的时间。显然，软件性能测试更关心“系统响应时间”，因为“呈现时间”与客户端计算机和浏览器有关，而与所开发的网站软件没有太大的关系。 如果仔细分析这个例子，还可以把“系统响应时间”进一步分解为“网络传输时间”和“应用延迟时间”，其中前者是指数据（包括请求数据和响应数据）在客户端和服务器端进行传输的时间，而后者是指网站软件实际处理请求所需的时间。类似的，软件性能测试也更关心“应用延迟时间”。实际上，这种分解还可以继续下去，如果该网站系统使用了数据库，我们可以把“数据库延迟时间”分离出来，如果该网站系统使用了中间件，还可以把“中间件延迟时间”也分离出来。 以上的时间分解实际上有两方面的目的。首先，人们通常希望把与所开发软件直接相关的延迟时间和与所开发软件爱你不直接相关的延迟时间分离开，因为改善前者往往需要开发人员修改程序代码，而改善后者不需

模拟通信系统性能指标

模拟通信系统性能指标 知识点归纳： 通信系统的主要性能指标 通信系统的性能指标指涉及有效性、可靠性、标准性、经济性及可维护性等，但设计或评价通信系统的主要性能指标是传输信息的有效性和可靠性。有效性主要是指消息传输的“速度”，而可靠性主要是指消息传输的“质量”。 对于模拟通信系统来说，有效性可以用消息占用的有效带宽来度量，可靠性可以用接受端输出的信噪比来度量。 对于数字通信系统来说，度量其有效性的主要性能指标是传输速率和频带利用率，可靠性主要指标是差错率。 数字系统的性能指标 有效性 有效性时通信系统传输信息的数量上的表征，时指给定信道和时间内传输信息的多少。数字通信系统中的有效性通常用码元速率RB、信息速率Rb和频带利用率衡量。 1．码元速率 码元速率RB也称为传码率、符号传输速率等定义：码元速率RB是指每秒钟传输码元的数目。单位：为波特（baud），简记为B, 例如，某系统在 2 秒内共传送 4800 个码元，则该系统的传码率为 2400B 。 虽然数字信号由二进制和多进制的区分，但码元速率与信号的进制无关，只与一个码元占有时间Tb有关，RB=1/Tb。 2 .信息速率 定义：信息速率（Rb）是指每秒传输的信息量。单位：比特/秒（bit/s），简记（b/s） 例如，若某信源在 1 秒钟内传送 1200 个符号，且每一个符号的平均信息量为 l （ bit ），则该信源的信息传输速率 =1200b/s 或 1200bps 。对于传输二进制数字信号，则Rb为二进制码元数目/秒，对于传输N二进制数字信号，有Rb=RBlog2M 式中RB为M进制数字信号的码元速率。二进制时，码元速率与信息速率数值相等，只是单位不同。 3.频带利用率 在比较不同的数字通信系统的效率时，仅仅看他们的信息传输速率是不够的。因为即使是两个系统的信息传输的速率相同，他们所占用的频带宽度也可能不同。从而效率也不同。对于相同的信道频带，传输的信息量越来越高。所以用来衡量数字通信系统传输效率指标(有效性）应当是单位频带内的传输速率，即 n=符号传输速率/频带宽度（波特/赫） 对于二进制传输，则可以表示为 n=信息传输速率/频带宽度（比特/秒*.赫） 可靠性

MATLAB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

控制系统性能指标

控制系统性能指标

第五章线性系统的频域分析法 一、频率特性四、稳定裕度 二、开环系统的典型环节分解 五、闭环系统的频域性能指标 和开环频率特性曲线的绘制 三、频率域稳定判据 本章主要内容： 1 控制系统的频带宽度 2 系统带宽的选择 3 确定闭环频率特性的图解方法 4 闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标

1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω>ωb 而频率范围（0，ωb）称为系统带宽。 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输出将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、I型和II型系统的带宽 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输出端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法

1、尼科尔斯图线 设开环和闭环频率特性为 4、闭环系统频域指标和时域指标的转换 工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。 相角裕度γ表明系统的稳定程度，而系统的稳定程度直接影响时域指标σ%、ts。 1、系统闭环和开环频域指标的关系 系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。对于两个稳定程度相仿的系统，ωc 大的系统，ωb也大；ωc小的系统，ωb也小。 因此ωc和系统响应速度存在正比关系，ωc可用来衡量系统的响应速度。又由于闭环振荡性指标谐振Mr和开环指标相角裕度γ都能表征系统的稳定程度。 系统开环相频特性可表示为

控制系统时域与频域性能指标的联系

控制系统时域与频域性能指标的联系 经典控制理论中，系统分析与校正方法一般有时域法、复域法、频域法。时域响应法是一种直接法，它以传递函数为系统的数学模型，以拉氏变换为数学工具，直接可以求出变量的解析解。这种方法虽然直观，分析时域性能十分有用，但是方法的应用需要两个前提，一是必须已知控制系统的闭环传递函数，另外系统的阶次不能很高。 如果系统的开环传递函数未知，或者系统的阶次较高，就需采用频域分析法。频域分析法不仅是一种通过开环传递函数研究系统闭环传递函数性能的分析方法，而且当系统的数学模型未知时，还可以通过实验的方法建立。此外，大量丰富的图形方法使得频域分析法分析高阶系统时，分析的复杂性并不随阶次的增加而显著增加。 在进行控制系统分析时，可以根据实际情况，针对不同数学模型选用最简洁、最合适的方法，从而使用相应的分析方法，达到预期的实验目的。 系统的时域性能指标与频域性能指标有着很大的关系，研究其内在联系在工程中有着很大的意义。 一、系统的时域性能指标 延迟时间t d 阶跃响应第一次达到终值h (∞)的50%所需的时间 上升时间 t r 阶跃响应从终值的10%上升到终值的90%所需的时间；对有振荡的系 统，也可定义为从0到第一次达到终值所需的时间 峰值时间t p 阶跃响应越过终值h (∞)达到第一个峰值所需的时间 调节时间 t s 阶跃响应到达并保持在终值h (∞)的±5%误差带内所需的最短时间 超调量%σ 峰值h( t p )超出终值h (∞)的百分比，即 %σ= () ()() ∞∞-h h h t p ?100% 二、系统频率特性的性能指标 采用频域方法进行线性控制系统设计时，时域内采用的诸如超调量，调整时间等描述系统性能的指标不能直接使用，需要在频域内定义频域性能指标。

控制系统性能指标

第五章线性系统的频域分析法 一、频率特性四、稳定裕度 二、开环系统的典型环节分解 五、闭环系统的频域性能指标 和开环频率特性曲线的绘制 三、频率域稳定判据 本章主要内容： 1 控制系统的频带宽度 2 系统带宽的选择 3 确定闭环频率特性的图解方法 4 闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标

1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω>ωb 而频率范围（0，ωb）称为系统带宽。 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输出将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、I型和II型系统的带宽 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输出端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法

1、尼科尔斯图线 设开环和闭环频率特性为 4、闭环系统频域指标和时域指标的转换 工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。 相角裕度γ表明系统的稳定程度，而系统的稳定程度直接影响时域指标σ%、ts。 1、系统闭环和开环频域指标的关系 系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。对于两个稳定程度相仿的系统，ωc大的系统，ωb也大；ωc小的系统，ωb也小。 因此ωc和系统响应速度存在正比关系，ωc可用来衡量系统的响应速度。又由于闭环振荡性指标谐振Mr和开环指标相角裕度γ都能表征系统的稳定程度。 系统开环相频特性可表示为

模型预测控制快速求解算法

模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周

通信光缆性能指标的确定与检测

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/344370284.html, 通信光缆性能指标的确定与检测 作者：王惠娟崔健 来源：《数字技术与应用》2012年第10期 摘要：本文重点介绍了通信光缆性能指标的工程应用意义和用户在选购通信光缆时应考虑的各种实际因素，详细介绍了通信光缆各项指标的检测方法和注意事项。对提高整个光缆接续施工质量和维护工作极其重要，尤其是进一步研究光通信中长波长的单模光纤的通信性能、传输衰耗、测量精度和检查维修等方面有一定的现实意义。 关键词：通信光缆性能检测 中图分类号：TN818 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）10-0059-01 进入21世纪，随着数字技术、光纤通信技术和软件技术的飞速发展，话音、数据、视频应用技术开始交互融合，相互促进，信息对人们日常生活的影响越来越大，推动了信息市场的急速膨胀，通信产品越来越多地走进我们的日常工作和生活，为保证光缆的检测质量，检测前应根据使用需求、采购数量等方面的具体情况，对测试的项目、方法等形成一个全面的计划，并依据采购合同与光缆供应方达成共识。 1、光纤的性能与测试 单模光纤的性能可分为传输性能和光学几何特性。 （1）单模光纤的传输性能及测试传输性能是影响光传输系统整体性能指标的最重要因素，通常用户关注的主要是光纤的衰减性能和色散特性。1）衰减性能。光纤的衰减性能以衰减系数（单位长度上光纤的总衰减）来表示，单位符号为dB/km。该参数是用来确定系统再生中继段长度的一个重要依据。需要注意的是，测试此项参数时，采用的测试方法与测得的结果有很大关系。目前采用较多的测试方法是剪断法和后向散射法，使用的仪表是光源/功率计和光时域反射计（OTDR）。光缆的衰减系数必须逐盘测试或复查。在检测光缆衰减性能时，还应注意检查光纤的衰减均匀性，以免在施工和维护工作中因光纤本身的衰减突变点造成故障定位错误。2）色散特性。光纤的色散系数是系统设计时的另一个重要参数，通常情况下，对于小容量和短距离的系统，色散因素可忽略不计，但对于大容量和长距离的系统，就必须要考虑色散的影响。测量光纤色散系数的仪表主要有YOUK公司的S18色散仪、EG&G公司的CD-3色散仪等。 （2）单模光纤的光学几何特性及测试。光纤的光学几何特性是影响光纤接续的主要内在因素，以同心度误差为例，该参数是指光纤模场中心与包层中心之间的距离，光纤的接续损耗与该参数的平方成正比，因此该参数对光纤的接续有很大影响。由于光纤的光学几何特性几乎不受成缆过程的影响，因而光纤的光学几何特性通常是在实验室中用短段光缆进行测试.用户

预测PID控制算法的基本原理及研究现状

预测PID控制算法的基本原理及研究现状 邵惠鹤任正云 邵惠鹤先生，上海交通大学自动化系教授；任正云先生，博士。 关键词：模型预测控制预测PID控制算法 在现今全球竞争日益激烈的市场环境下，通过先进控制获取经济效益来提高企业竞争力，已成为一种趋势。据有关文献报道(薛美盛等， 2002)，各种不同石油化工装置实施先进控制后，其每年净增效益如表1所示。虽然各公司所报出的年效益有所不同，但其数据出入不大，而实施先进控制所需成本只占其产生效益的很小一部分比例。 国外发达国家经验表明(孙德敏等， 2003)：采用先进控制理论和过程优化将增加30%的投资，但可提高产品层次和质量，降低能源和原材料消耗，从而增加85%的效益，如图1所示。投资70%的资金购置DCS，换来的是15%的经济效益；再增加30%的投资，可以换来85%的经济效益。其中增加的8%用于传统的先进控制(TAC)，得到的经济效益是8%；增加的13%用于预测控制(DMC)，得到的经济效益为37%；增加的9%用于在线闭环优化(CLRTO)，换来的经济效益是40%！因此，实施先进控制与优化是不用投资的技术改造。 然而，控制理论本身也面临着一些问题和困难，需要不断改进和提高。尽管大量新的控制算法不断涌现，但常规的PID及改进的PID控制算法仍广泛应用于工业控制领域。一些先进控制算法专用性强、适应性差、鲁棒性能差、算法复杂、实施和维护成本高，这些都限制了它们的推广和发展。据日本控制技术委员会(SICE)对110家企业和150位控制工程师调查显示(Huruo, 1998)，近20年来，工业界迫切需要解决的控制难题分别是：大滞后、强耦合、时变、严重干扰以及非线性对象的控制，这些问题始终都没有得到切实有效的解决。部分先进控制理论理论性太强，实际应用需做大量的改进和简化，使先进控制具备鲁棒性是当前重要的发展方向。 在先进控制技术中，最有应用前途的是模型预测控制，该技术经历了4代发展，已非常完善和成熟了。第一代模型预测技术以DMC(Cutler, 1979)和IDCOM(Richalet, 1978)两种商业产品为标志；QDMC(Garcia, 1986)标志着第二代

MATLAB模型预测控制工具箱函数

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；

⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：